Job position Data Architect IA DEVOPS Kubernetes 520 e par jour
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Data Architect IA DEVOPS Kubernetes 520 e par jour
Supervision des opérations critiques (changement, déploiement, mise à jour) avec une vision de bout en bout des impacts sur les différents services gérés par l’équipe.
- Organisation et documentation de la gestion des incidents?: analyse de root-causes, coordination inter-équipes.
- Capacité à être moteur dans l’amélioration des processus internes et l’alignement avec les autres équipes du domaine IA & Données.
- Capacité à être le représentant de la relation technique avec les fournisseurs qui contribuent à l’élaboration de votre produit (éditeurs logiciels, équipes d’industrialisation, équipes d’infrastructures).
- Docker / Kubernetes / OpenShift
- Frameworks de calculs distribues (Spark, Ray, Dask, OpenMPI)
- GPU Computing (CUDA, Rapids, NIMs, Nemo)
- Environnements de Data Science Python, Conda, R (opt.)
- Programmation en python
- Shell scipting
- MLFlow / KubeFlow
- Outils de CI/CD DevSecOps/GitOps : hashicorp Vault, gitlab, gitlab-CI, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflow
520 e par jour
Candidate profile
Supervision des opérations critiques (changement, déploiement, mise à jour) avec une vision de bout en bout des impacts sur les différents services gérés par l’équipe.
- Organisation et documentation de la gestion des incidents?: analyse de root-causes, coordination inter-équipes.
- Capacité à être moteur dans l’amélioration des processus internes et l’alignement avec les autres équipes du domaine IA & Données.
- Capacité à être le représentant de la relation technique avec les fournisseurs qui contribuent à l’élaboration de votre produit (éditeurs logiciels, équipes d’industrialisation, équipes d’infrastructures).
Environnement Technique :
- Docker / Kubernetes / OpenShift
- Frameworks de calculs distribues (Spark, Ray, Dask, OpenMPI)
- GPU Computing (CUDA, Rapids, NIMs, Nemo)
- Environnements de Data Science Python, Conda, R (opt.)
- Programmation en python
- Shell scipting
- MLFlow / KubeFlow
- Outils de CI/CD DevSecOps/GitOps : hashicorp Vault, gitlab, gitlab-CI, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflow
Working environment
Supervision des opérations critiques (changement, déploiement, mise à jour) avec une vision de bout en bout des impacts sur les différents services gérés par l’équipe.
- Organisation et documentation de la gestion des incidents?: analyse de root-causes, coordination inter-équipes.
- Capacité à être moteur dans l’amélioration des processus internes et l’alignement avec les autres équipes du domaine IA & Données.
- Capacité à être le représentant de la relation technique avec les fournisseurs qui contribuent à l’élaboration de votre produit (éditeurs logiciels, équipes d’industrialisation, équipes d’infrastructures).
Environnement Technique :
- Docker / Kubernetes / OpenShift
- Frameworks de calculs distribues (Spark, Ray, Dask, OpenMPI)
- GPU Computing (CUDA, Rapids, NIMs, Nemo)
- Environnements de Data Science Python, Conda, R (opt.)
- Programmation en python
- Shell scipting
- MLFlow / KubeFlow
- Outils de CI/CD DevSecOps/GitOps : hashicorp Vault, gitlab, gitlab-CI, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflow
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